Dans le contexte des bases de données relationnelles, un blocage est une situation qui se produit lorsque deux transactions ou plus sont en compétition pour le contrôle exclusif des ressources partagées, telles que des lignes de table ou des objets verrouillables, et que chaque transaction attend que l'autre libère le verrou, ce qui entraîne dans une boucle d'attente infinie. Les blocages surviennent en raison de l'exécution simultanée de transactions qui tentent de verrouiller les mêmes ressources de manière conflictuelle, provoquant l'arrêt complet des transactions concernées et, par conséquent, affectant les performances globales et la stabilité du système.
Les blocages sont un problème courant dans les bases de données et peuvent survenir dans divers scénarios, par exemple lorsque plusieurs transactions demandent des verrous sur les mêmes ressources dans un ordre différent, ou lorsqu'un réseau complexe de transactions crée une dépendance cyclique entre elles. Pour minimiser l'apparition de blocages, les systèmes de bases de données mettent en œuvre diverses techniques de prévention et de détection des blocages, ainsi que des mécanismes pour les résoudre lorsqu'ils se produisent. Ces techniques incluent le délai d'expiration du verrouillage, les algorithmes de détection des blocages et la résolution des blocages via l'annulation des transactions ou l'analyse des graphiques d'attente.
Sur la plateforme no-code AppMaster, les applications backend générées à l'aide du langage de programmation Go interagissent avec les bases de données compatibles PostgreSQL comme solution de stockage principale. PostgreSQL, étant un système de gestion de base de données relationnelle (SGBDR) robuste et efficace, utilise divers mécanismes de contrôle de concurrence, tels que le contrôle de concurrence multiversion (MVCC) et le verrouillage explicite, pour assurer l'isolation entre les transactions exécutées simultanément. Toutefois, ces mécanismes peuvent également conduire à des blocages dans certaines conditions.
Par exemple, considérons deux transactions, T1 et T2, opérant sur deux ressources, R1 et R2. La transaction T1 acquiert un verrou sur R1 puis tente de verrouiller R2, tandis que la transaction T2 acquiert un verrou sur R2 puis tente de verrouiller R1. Si les deux transactions fonctionnent simultanément, un blocage se produira car les deux transactions attendront indéfiniment que l'autre libère son verrou, créant ainsi une dépendance circulaire.
Pour éviter les blocages, les développeurs peuvent adopter diverses bonnes pratiques et principes de conception dans leurs applications. Certaines stratégies courantes incluent :
- Accédez aux ressources dans un ordre cohérent : assurez-vous que les transactions verrouillent les ressources dans un ordre spécifique et cohérent. Cela réduit les risques que plusieurs transactions s'attendent les unes sur les autres, évitant ainsi les blocages.
- Utilisez un verrouillage à granularité fine : optez pour le verrouillage au niveau des lignes plutôt que du verrouillage au niveau des tables lorsque cela est possible, car cela réduit les conflits de verrouillage entre les transactions et diminue la probabilité de blocages.
- Acquérir des verrous tôt et les libérer rapidement : minimisez le temps entre l'acquisition et la libération d'un verrou pour réduire les risques de transactions simultanées en attente sur les ressources verrouillées par une autre transaction.
- Limitez la taille des transactions : divisez les transactions volumineuses en éléments plus petits et plus faciles à gérer. Les transactions plus petites réduisent la probabilité de rencontrer des blocages et améliorent les performances globales du système.
PostgreSQL fournit des mécanismes intégrés pour détecter et résoudre les blocages. Il utilise un algorithme de détection de blocage qui recherche périodiquement toute dépendance circulaire entre les transactions détenant des verrous sur les ressources. Si un blocage est détecté, PostgreSQL met fin à une ou plusieurs des transactions impliquées pour sortir du blocage, permettant ainsi à d'autres transactions de se poursuivre. La transaction terminée reçoit un message d'erreur et l'application peut choisir de réessayer la transaction ou de gérer l'erreur en conséquence.
En plus des fonctionnalités intégrées de PostgreSQL, les applications générées par AppMaster peuvent également bénéficier de diverses techniques de gestion des blocages, telles que :
- Résolution des blocages basée sur le délai d'attente : définissez une valeur de délai d'attente pour chaque transaction, garantissant que la transaction est automatiquement annulée si elle ne se termine pas dans le délai spécifié. Cela réduit les risques que des transactions de longue durée provoquent des blocages.
- Mécanismes de nouvelle tentative : implémentez une logique au niveau de l'application pour réessayer automatiquement une transaction qui a été interrompue en raison d'un blocage. Cela peut aider à maintenir la stabilité globale du système et à améliorer l’expérience utilisateur.
En conclusion, un blocage est un problème complexe qui survient dans les bases de données relationnelles en raison de transactions concurrentes en concurrence pour les ressources partagées. Pour gérer efficacement les blocages, les développeurs doivent comprendre les principes de gestion des transactions et de contrôle de concurrence, et adopter les meilleures pratiques pour concevoir et mettre en œuvre des applications qui minimisent l'apparition de blocages. Grâce à la robuste plateforme no-code d' AppMaster et aux mécanismes intégrés de PostgreSQL, les développeurs peuvent créer des applications hautement évolutives et performantes, moins sensibles aux blocages et offrir une expérience utilisateur transparente.
